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近30年中国雷暴天气气候特征分析近30年中国雷暴天气气候特征分析引言：雷暴天气是一种常见的自然灾害，对人类的生活和经济产生重大影响。
随着全球气候变暖的趋势，雷暴天气的频率和强度也呈上升趋势。
针对中国近30年的雷暴天气气候特征进行分析，有助于深入了解中国雷暴天气的发展趋势，为天气预报和应对灾害提供可靠的科学依据。
一、雷暴天气的定义和形成机制雷暴天气是指在特定的大气环境下，云团产生强烈对流运动并伴随着闪电、雷声、狂风暴雨等现象的一种天气现象。
雷暴天气的形成机制主要包括大气具有强烈的垂直运动和上升运动，水汽充足以及大气中存在足够的不稳定能量等。
二、中国雷暴天气的时空分布特征中国是雷暴天气频发的国家之一，其时空分布特征存在明显的区域差异。
从时间上看，雷暴天气主要发生在夏季，其中以7-9月份较为集中。
从空间上看，中国南方地区雷暴天气发生频率较高，尤其是四川盆地、江南地区以及华南地区。
而中国西北地区雷暴天气发生频率较低。
三、近30年中国雷暴天气的变化趋势通过对近30年的中国雷暴天气数据进行统计和分析，可以发现以下几个变化趋势：1. 雷暴天气的频率呈上升趋势：近30年来，中国各地雷暴天气的发生频率明显增加。
这与全球气候变暖的趋势相吻合。
2. 雷暴天气的强度增加：近30年来，中国雷暴天气的强度呈上升趋势，即短时间内的降雨量增加、雷电活动更为频繁。
3. 雷暴天气的空间分布有所改变：近30年来，中国北方地区的雷暴天气发生频率逐渐增加，而南方地区的雷暴天气发生频率略有减少。
4. 雷暴天气与其他气象现象的关联性增强：近30年来，随着气候的变暖，中国雷暴天气与其他气象现象，如台风、暖湿气流等的关联性也越来越明显。
四、近30年中国雷暴天气的影响近30年来，中国雷暴天气的频率和强度的增加给社会经济和人民生活带来了诸多影响。
首先，雷暴天气引发的强降雨可能导致山洪暴发，造成洪涝灾害；其次，雷电活动对电力设施和通信设备造成威胁，可能引发火灾和设备故障；另外，由于雷暴天气伴随着强烈的风暴，可能对农作物和植被造成损失。
Climate Change Research Letters 气候变化研究快报, 2020, 9(5), 570-575Published Online September 2020 in Hans. /journal/ccrlhttps:///10.12677/ccrl.2020.950622014年南京市一次强雷暴天气过程分析杨杰尧哈密市气象局，新疆哈密收稿日期：2020年9月5日；录用日期：2020年9月20日；发布日期：2020年9月27日摘要本文利用常规气象观测资料、NCEP 1˚ × 1˚再分析资料、闪电资料以及多普勒雷达资料，对南京市2014年9月28日一次强雷暴天气过程进行分析。
结果表明：(1) 雷暴发生前南京数日持续高温累积了大量不稳定能量是先决条件，冷空气南下触发不稳定能量的释放是触发机制。
(2) 此次雷暴为湿雷，以负闪为主(占93%)。
强对流天气集中在北部和中部，其中中西部为闪电密集区。
(3) 强烈的上升运动以及高空辐散、低空辐合的配置为动力学机制；较强的水汽输送和高的相对湿度提供了良好的水汽条件；稳定性指数表明此次雷暴过程是强动力和强动热力不稳定条件共同作用的结果。
(4) 强雷电区雷达特征表现为回波强度维持在45 dBz以上，风廓线表现为低层为偏东风，中低层为偏西风，回波顶高度维持在14 km 左右，零速度线呈明显的“S”形。
关键词强雷暴，闪电特征，多普勒雷达，气象物理量参数Analysis of a Severe Thunderstorm Weather in Nanjing in 2014Jieyao YangHami Meteorological Bureau, Hami XinjiangReceived: Sep. 5th, 2020; accepted: Sep. 20th, 2020; published: Sep. 27th, 2020AbstractA strong thunderstorm weather process on September 28, 2014 in Nanjing is analyzed by using theconventional meteorological observation data and NCEP 1˚ × 1˚ reanalysis data, lightning data and Doppler radar data. The results showed that: (1) before the occurrence of the thunderstorm, the high temperature persisting in Nanjing region was found, which had cumulated mass instable ener-杨杰尧gy that should be seen as the prerequisite, and the southward cold air stirred up this instable energy, which was the induced factor of this thunderstorm. (2) The process is wet thunderstorm, and nega-tive flashes account 93 percent. Strong convection weather was concentrated in northern and cen-tral area of Nanjing, the Midwest is intensive lightning zone. (3) The upper divergence and low-level convergence and strong upward movement are the dynamic mechanism of the thunderstorm. Strong water vapor transport and high relative humidity provided good moisture conditions. The results of the analysis of the stability index show that the thunderstorm is the result of the common function of the strong dynamic instability and thermal instability. (4) Radar features in the strong lightning re-gion show that the echo intensity is maintained above 45 dBz, the wind profile shows that the low level is the east wind, the middle and low level is the west wind, the echo top height is maintained at about 14 km, and the zero velocity line shows an obvious “S” shape.KeywordsStrong Thunderstorm, Lighting Treasure, Doppler Radar, Parameters of Weather PhysicsThis work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0)./licenses/by/4.0/1. 引言雷暴是江淮地区发生频率较高的灾害性天气之一，多为具有强降水特征的雷暴，产生以负极性地闪为主的放电。
表示地区雷电活动强度的主要指标
地区雷电活动强度的主要指标是电流密度。
电流密度是指单位面积内通过的电流量，通常以安培/平方米（A/m²）为单位。
雷电活动强度越大，电流密度也就越大。
雷电活动强度的评估通常基于以下几个因素：
1. 雷暴云的高度：雷暴云的高度越高，意味着云内的水汽和冰晶运动更为剧烈，产生的电荷分离也就更加强烈。
因此，高云顶的雷暴云往往具有更强的雷电活动。
2. 云内的电荷分离程度：雷暴云内的正电荷和负电荷分离程度越大，雷电活动强度也就越大。
正电荷主要集中在云顶，负电荷则主要分布在云底。
电荷分离程度越大，电流密度也就越大。
3. 云间的电荷分布：雷暴云之间的电荷分布也会影响雷电活动的强度。
如果云与地面或其他云之间的电荷分布差异较大，电流密度也会增加。
4. 地面的电位差：地面上的电位差是指地面与雷暴云之间的电势差。
当地面的电位差较大时，雷电活动强度也会增加。
地区雷电活动强度的主要指标是电流密度，而电流密度受到雷暴云的高度、云内的电荷分离程度、云间的电荷分布以及地面的电位差等因素的影响。
通过评估这些因素，我们可以较为准确地判断地区
的雷电活动强度。
基于闪电定位仪监测的雷暴特征分析作者：高峰杨金玲来源：《现代农业科技》2017年第23期摘要本文利用2007—2015年烟台地区闪电定位系统记录的云地闪数据，对雷暴日数和闪电频数的日变化、月变化、季变化和年变化进行了统计分析。
结果表明，正闪、负闪主要发生时间均为13：00—19：00；月变化趋势呈现单峰型，7—8月是发生闪电的集中月份；季节分布上，夏季雷暴日数最多；雷暴日数、总闪数和负闪数最多的年份为2007年；负地闪平均幅值强度明显小于正地闪。
关键词雷暴日数；正闪频数；负闪频数；特征分析；闪电定位仪中图分类号 P427.32+1 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2017）23-0195-02雷暴是指由强积雨云引起的伴有雷电活动和阵性降水的局地风暴。
在地面观测中，雷暴仅指伴有雷鸣和闪电的天气现象。
雷电活动会产生大电流、高电压和强电磁辐射，危害人民生命财产安全，造成人畜伤亡、微电子设备的损坏、火灾、爆炸等严重灾害和经济损失。
目前，通常使用雷暴日（一年中该地区发生耳朵能听到的雷鸣的天数）表示该地区雷电活动的强弱，雷暴日易受地形、地貌、气候环境等因素影响，导致不同地区的雷暴日数差异较大。
雷暴是一种中小尺度天气过程，雷暴日数越多，表示该地区雷电活动越强。
目前，雷暴日仅由气象观测站根据一天内听到雷声来记录。
由于雷声在大气内传导过程中具有衰减作用，观测员难以对距离远、强度低、频数少的雷电现象进行有效判断和记载，漏记率高。
闪电监测是一种新的气象现代化探测手段，具有采集、处理、数据传输、定位存储闪电发生信息及查询显示各种闪电时空特征和探测应用产品等功能，比人工目测的雷电观测资料更丰富。
闪电监测主要依靠仪器，其数据资料更具有客观性和先进性。
本文应用闪电监测定位仪记录的闪电资料，分析烟台地区的闪电情况、研究闪电活动，对烟台地区对流性天气发生、发展具有重要的指示意义。
1 资料与方法本文数据来源于烟台地区闪电定位系统记录的云地闪数据，时间为2007—2015年，包括闪电发生的时间、正（负）闪数以及闪电的平均强度等。
近地面大气电场数据EMD方法分析徐栋璞;王振会;曾庆锋;敖雪【摘要】An analysis of the near-surface atmospheric electric field data in the summer of 2009 is presented based on the empirical mode decomposition (EMD) method. The vari-scaled components of the atmospheric electric field in thunderstorm and fair weather are decomposed and the atmospheric electric field oscillation characteristics of two types of weather conditions are extracted and compared. The results show that the EMD method is suitable for the analysis of atmospheric electric field data. The atmospheric electric field in thunderstorm weather is under the background of atmospheric electric field in fair weather, and so contains the steady periodic oscillation compositions of fair weather. The atmospheric electric field energy in fair weather is concentrated in the long-period oscillation component, while that in thunderstorm weather is mainly concentrated in the short-period oscillation component. Before cloud-to-ground lightning occurring, the central frequency of IMF1 (IMF: Intrinsic Mode Function) will jump or the corresponding amplitude of IMF1 will increased significantly. According to these characteristics, 38 thunderstorms selected randomly are tested with lightning location data and the results show that the detection probability of warning is 84. 2%.%将经验模态分解(EMD)方法应用于2009年夏季近地面大气电场资料的分析,分解出雷暴和晴天天气大气电场的不同时间尺度变化分量,并提取两类天气状态下的大气电场振荡特征进行对比.结果表明:EMD方法适合应用于近地面大气电场资料的分析,雷暴天气大气电场以晴天天气大气电场作为背景场,包含了周期振荡平稳的晴天天气成分；晴天天气大气电场能量集中于长周期振荡分量,而雷暴电场能量主要是集中于短周期振荡分量.发生雷暴前,IMF(本征模态函数)1分量的中心频率会出现明显跳跃或其对应幅度明显增大的现象.利用这些特征对随机选出的38次过程进行预报效果检验,得到预警的探测概率为84.2％.【期刊名称】《气象科技》【年(卷),期】2013(041)001【总页数】7页(P170-176)【关键词】EMD;大气电场;雷暴天气;雷电预警【作者】徐栋璞;王振会;曾庆锋;敖雪【作者单位】南京信息工程大学,气象灾害省部共建教育部重点实验室,南京210044;南京信息工程大学大气物理学院,南京210044【正文语种】中文引言大气电场仪测得的大气电场强度主要代表云中电荷发生发展情况。
雷暴天气特征分析及其防灾减灾措施雷暴天气是一种常见的自然灾害，经常伴随着强烈的闪电、响雷、强风和暴雨。
它的特征主要有以下几个方面：1. 强烈闪电：雷暴天气中的闪电是非常明显的特征，它是由大气中形成的电荷分离引发的，表现为云与云之间或云与地之间的电流放电。
闪电产生的时候，会发出明亮的光和产生巨大的声音。
一般来说，闪电伴随着雷声，当闪电与地面距离较近时，雷声就显得比较响亮。
2. 巨大雷声：雷声是雷暴天气的另一个明显特征，由于闪电引起的空气瞬间膨胀产生的声波所引发。
雷声的响度与闪电的距离密切相关，当雷电落地很近时，雷声就会很大，甚至给人一种震耳欲聋的感觉。
3. 强风和暴雨：雷暴天气往往伴随着强风暴雨，尤其是在雷暴的核心区域。
暴雨通常伴有短时强降水，可能引发洪水、山洪等灾害，造成交通拥堵、建筑物倒塌等危害。
强风也可能导致树木倒伏、电线断裂等。
4. 不稳定天气条件：雷暴天气发生的时间和地点往往与大气的不稳定条件密切相关。
热带低压槽、冷暖气团的交汇、高地地形等都是雷暴天气发生的重要因素。
大气湿度、空气稳定度等也会影响雷暴天气的发生和发展。
为了减少雷暴天气带来的灾害，可以采取以下防灾减灾措施：1. 监测和预警系统：加强雷暴天气的监测和预警系统建设，提前发现雷暴的发生和发展趋势，及时发布预警信息，使公众能够做好准备和防范措施。
2. 避免户外活动：在雷暴天气预警发布后，尽量避免户外活动，特别是在露天空地，避免接触高处、金属设施等容易成为闪电的引导物。
3. 强化房屋和建筑物的防雷措施：加强建筑物的防雷设计和建设，通过设置避雷针、接地装置等措施，减少雷击的危害，确保人员和财产的安全。
4. 安全转移：在雷暴天气来临前，及时转移安置易水淹、山洪等灾害区域的居民，确保他们的生命安全。
5. 加强宣传教育：通过宣传教育活动，提高公众对雷暴天气的认知和防范意识，让人们了解如何正确应对雷暴天气，减少灾害的发生。
也可以加强学校和社区的安全教育，提高学生和群众的安全自救能力。
雷暴云地面电场特征和基于多源观测资料的雷电预警研究雷暴云地面电场特征和基于多源观测资料的雷电预警研究雷暴是常见的天气现象，带来了丰富的降水、狂风和雷电等天气元素。
其中，雷电是由于强烈的云内垂直气流作用下，云间大量水滴、冰晶的碰撞和摩擦，产生巨大静电能而形成的自然现象。
雷电的产生与大气中大规模水汽的存在有关，虽然地球上蕴藏的水汽总量很大，但地球大气中的水汽分布很不均匀，大部分水汽集中在热带和亚热带地区。
在这些地区，强热力作用和大气扰动的影响下，产生了较强的对流和垂直气流运动，为雷电的形成提供了条件。
雷电的形成和发展是一个复杂的过程，涉及到大气中水汽的运动、云微物理过程、电荷的产生和分布等多个方面。
由于雷电的突发性和破坏性，能够准确预警雷电活动对于社会的安全和经济发展具有重要意义。
因此，基于多源观测资料的雷电预警研究成为科学家们的关注焦点。
地面电场是雷电活动的一个重要特征之一，通过对地面电场的观测可以了解雷电云的垂直发展过程和活动强度。
地面电场观测用到的仪器是闪电探测器，它通常由一个接收天线和相关的信号处理系统组成。
当闪电发生时，雷电放电的电流会引起感应电场的变化，闪电探测器通过接收感应电场信号，可以实时监测到雷电活动并进行预警。
除了地面电场观测，雷电预警研究还需要其他多源观测资料的支持。
例如，雷达观测可以提供雷暴云的立体结构和降水特征等信息，红外卫星观测可以提供雷暴云顶温度和云顶高度等指标，地闪观测可以揭示雷电活动的时空分布规律。
这些观测资料能够为雷电预警研究提供丰富的基础数据，并结合气象模型和预报技术，对雷电活动进行准确预测。
雷电预警研究的核心是要建立起雷电活动与各种观测资料之间的联系。
首先，需要分析和研究雷暴云的形成和发展机制，了解它们的演变规律和影响因素。
根据雷达观测、红外卫星观测和地闪观测等数据，可以对雷暴云进行特征分析，揭示雷电形成的机制和规律。
同时，还需要对不同类型的雷电活动进行分类和分析，例如云地闪电、云云闪电和地云闪电等，以便更好地建立雷电活动的统计学模型。
